基于深度迁移学习的天气图像识别

封皓元; 段勇

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基于深度迁移学习的天气图像识别

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当对天气图像等场景复杂和特征不明显的图像进行识别时，往往存在识别率不高和特征冗余等问题。基于此，本文提出了一种基于深度迁移学习的图像分类算法。该算法利用ImageNet数据集的模型参数构建ResNeXt、Xception以及SENet 3种网络模型提取图像特征，采用领域自适应的判别联合分布自适应算法来相似化特征向量，完成高质量的特征表示，并以其结果为准则融合模型特征，将融合特征经过多层感知机训练以实现高准确率识别的图像分类。实验结果表明，该算法的性能优于传统的单一网络模型，进一步提升了图像分类准确率的上限。

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来源
《电子测量与仪器学报》 |2023年第4期|223-230|共8页
作者
封皓元; 段勇;
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作者单位

沈阳工业大学信息科学与工程学院;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
模型融合; 深度学习; 迁移学习; 领域自适应; 天气识别;

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